OpenAI 重磅更新 变得更强啦 | 包括更多可控的 API 模型、函数调用能力、更长的上下文和更低的价格

news2025/2/12 1:01:18

文章目录

  • 一、前言
  • 二、主要内容
  • 三、总结

🍉 CSDN 叶庭云https://yetingyun.blog.csdn.net/


一、前言

OpenAI 官网:https://openai.com/blog/function-calling-and-other-api-updates

在这里插入图片描述

功能调用和其他 API 更新。OpenAI 宣布更新,包括更多可控的 API 模型、函数调用能力、更长的上下文和更低的价格。

美国时间 6 月 13 日 OpenAI 官网突然发布了 ChatGPT 的最新能力更新。重点如下:

新功能:在 Chat Completions API 中添加了新的函数调用能力,能让模型在需要的时候调用函数并生成对应的 JSON 对象作为输出。这让开发人员能够更准确地从模型获取结构化数据,实现从自然语言到 API 调用或数据库查询的转换,也可以用于从文本中有效提取结构化数据。(经过 OpenAI 微调后,只要你用通俗易懂的自然语言与其交流,它便可识别你的意图并将其转化成可执行的函数。这种能力使你无需过多编程经验,也能轻松实现编程,而且还能更轻松地从繁杂的结构中获取结构化数据)

模型更新:更新了更易控制的 gpt-4 和 gpt-3.5-turbo 版本,以及 gpt-3.5-turbo 的新 16k 上下文版本,相比之前标准的 4k 版本能处理更长的文本。(可以支持 20 页文本啦!)

模型弃用:公布了 gpt-3.5-turbo-0301 和 gpt-4-0314 模型的弃用时间线。这些模型的用户可以在特定时间之前选择升级到新的模型,过了这个时间后,旧模型将不再可用。(一方面,如果您仍在使用这些模型,请跟上疯狂的 OpenAI 的节奏。另一方面,很多参考 OpenAI 过往版本模型的人,在此提醒 OpenAI 已经快弃用了这些模型啦)。

OpenAI 还强调了一下,所有的这些模型都继续保持在 3 月 1 日推出的数据隐私和安全保证:客户拥有他们请求生成的所有输出,他们的 API 数据不会被用于训练。

通过这些更新,OpenAI 将邀请更多的等待名单上的人尝试 GPT-4,期待看到你使用 GPT-4 构建的项目!OpenAI 鼓励开发者反馈,以帮助确保模型更新的平稳过渡。


二、主要内容

我们在今年早些时候发布了 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4,仅在短短几个月的时间里,就看到开发者们基于这些模型构建了令人惊叹的应用程序

今天,我们将推出一些令人兴奋的更新:

  • Chat Completions API 中新增了函数调用功能
  • 更新和更可控的 gpt-4 和 gpt-3.5-turbo 版本
  • 新的 16k 上下文版本的 gpt-3.5-turbo(与标准 4k 版本相比)
  • 我们最先进的 embeddings 模型成本降低了 75%
  • gpt-3.5-turbo 输入令牌成本降低 25%
  • 宣布逐步淘汰 gpt-3.5-turbo-0301 和 gpt-4-0314 模型

所有这些模型都具有我们在 3 月 1 日引入的相同数据隐私和安全保证,客户拥有其请求生成的所有输出,并且他们的 API 数据不会用于训练。

函数调用

开发者现在可以向 gpt-4-0613 和 gpt-3.5-turbo-0613 描述函数,并让模型智能地选择输出一个 JSON 对象,其中包含调用这些函数的参数。这是一种更可靠地连接 GPT 与外部工具和 API 的新方法。

这些模型已经被微调,既可以检测到何时需要调用函数(根据用户的输入),又可以响应符合函数签名的 JSON。函数调用使开发人员能够更可靠地从模型中获取结构化数据。例如,开发人员可以:

  • 创建聊天机器人,通过调用外部工具(例如 ChatGPT 插件)来回答问题。将 “给安雅发电子邮件,询问她下周五是否想喝咖啡” 这样的查询转换为函数调用,例如 send_email(to: string, body: string),或者将 “波士顿天气如何?” 转换为 get_current_weather(location: string, unit: ‘celsius’ | ‘fahrenheit’)。
  • 将自然语言转换为 API 调用或数据库查询。将 “本月我的前十位客户是谁?” 转换为内部 API 调用,例如 get_customers_by_revenue(start_date: string, end_date: string, limit: int),或者将 “上个月 Acme 公司下了多少订单?” 转换为使用 sql_query(query: string) 的 SQL 查询。
  • 从文本中提取结构化数据。定义一个名为 extract_people_data(people: [{name: string, birthday: string, location: string}]) 的函数,以提取维基百科文章中提到的所有人物。这些用例是通过我们 /v1/chat/completions 端点中新的 API 参数 functions 和 function_call 实现的,允许开发者通过 JSON Schema 描述函数,并可选择要求其调用特定函数。请参阅我们的开发文档并添加 evals,如果您发现可以改进函数调用的情况。

函数调用示例如下:

在这里插入图片描述

自从 ChatGPT 插件的 alpha 版本发布以来,我们已经学到了很多关于如何安全地使工具和语言模型协同工作的知识。然而,仍有一些未解决的研究问题。例如,一个概念验证漏洞说明了不受信任的数据可以指示模型执行意外操作。我们正在努力减轻这些和其他风险。开发人员可以通过只消费来自可信工具的信息并在执行具有现实影响(例如发送电子邮件、在线发布或购买)的操作之前包含用户确认步骤来保护其应用程序。

新模型

GPT-4

  • gpt-4-0613 包含一个更新和改进的模型,具有函数调用功能。
  • gpt-4-32k-0613 包括与 gpt-4-0613 相同的改进,以及更长的上下文长度,以更好地理解较大的文本。
  • 通过这些更新,我们将邀请更多等待名单中的人在未来几周内尝试 GPT-4,并打算使用此模型完全删除等待名单。感谢所有耐心等待的人们,我们很高兴看到您使用 GPT-4 构建了什么!

GPT-3.5 Turbo

  • gpt-3.5-turbo-0613 包含与 GPT-4 相同的函数调用,以及通过系统消息更可靠的可操纵性,这两个功能使开发人员能够更有效地引导模型的响应。
  • gpt-3.5-turbo-16k 提供了比 gpt-3.5-turbo 4 倍的上下文长度,价格是其两倍:每 1K 输入标记 0.003 美元和每 1K 输出标记 0.004 美元。 16k 上下文意味着该模型现在可以在单个请求中支持约 20 页文本。

模型弃用

今天,我们将开始升级和弃用三月份宣布的 gpt-4 和 gpt-3.5-turbo 的初始版本。使用稳定模型名称(gpt-3.5-turbo、gpt-4 和 gpt-4-32k)的应用程序将在 6 月 27 日自动升级到上述新模型。为了比较不同版本之间的模型性能,在我们的 Evals 库中支持公共和私有评估,以展示模型变化如何影响您的使用情况。

需要更多时间进行过渡的开发者可以通过在 API 请求的 “model” 参数中指定 gpt-3.5-turbo-0301、gpt-4-0314 或 gpt-4-32k-0314 来继续使用旧版模型。这些旧版模型将可访问至 9 月 13 日,此后再指定这些模型名称的请求将失败。您可以通过我们的模型弃用页面保持最新状态。这是对这些模型的第一次更新;因此,我们热切欢迎开发者反馈帮助我们确保平稳过渡。

价格更低

OpenAI 不断提高系统效率,并将这些节省成本的优惠传递给开发者,从今天开始生效。

Embeddings:text-embedding-ada-002 是最受欢迎的 embeddings 模型。今天,我们将其费用降低了 75%,现在仅需 $0.0001 per 1K tokens。

GPT-3.5 Turbo:gpt-3.5-turbo 是我们最受欢迎的聊天模型,为数百万用户提供 ChatGPT 服务。今天,我们将 gpt-3.5-turbo 输入令牌的费用降低了 25%。现在,开发人员可以以每 1K 个输入令牌 $0.0015 和每 1K 个输出令牌 $0.002 的价格使用此模型,相当于大约每美元 700 页。

gpt-3.5-turbo-16k 的定价为每 1K 输入令牌 $0.003 和每 1K 输出令牌 $0.004。

开发者反馈是平台演进的基石,我们将继续根据所听到的建议进行改进。 我们很期待看到开发者如何在他们的应用程序中使用这些最新模型和新功能。


三、总结

更强大的函数调用能力,更新且更易控制的模型版本,以及上下文长度的扩展,这些都进一步优化了开发者的用户体验。

此外,还调整了模型的定价策略,降低了 Embeddings 模型和 GPT-3.5 Turbo 的价格,进一步提高了其产品的性价比。

开发者反馈是平台演进的基石,OpenAI 将继续根据所听到的建议进行改进。很期待看到开发者如何在他们的应用程序中使用这些最新模型和新功能。


📚️ 参考链接:

  • OpenAI 重磅更新,又变强了!
  • OpenAI Pricing | Simple and flexible. Only pay for what you use.
  • OpenAI | Model endpoint compatibility
  • OpenAI API 重磅升级:支持函数调用,价格更亲民!
  • 沈向洋:致 AI 时代的我们 —— 请不要忽视写作的魅力

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/645902.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

netstat命令与wget命令

查看本机的网络连接与后门:netstat 如果某个网络服务明明已经启动了,但是就算无法进行连接,那应该怎么办?首先你要查询以下网络接口所监听的端口(port),来看看是否真的已经启动,因为有时候屏幕上显示的OK并…

从 ColossalChat 到 DeepSpeedChat, RLHF的应用及优化

从 ColossalChat 到 DeepSpeedChat, RLHF的应用及优化 原创 紫气东来 收录于合集#LLMs8个 作者:紫气东来 项目地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/621391363 一、深入理解 ColossalChat 在上一期 NLP(九):LLaMA, Al…

畅捷通T+ SQL注入漏洞复现(QVD-2023-13612)

0x01 产品简介 畅捷通 T 是一款基于互联网的新型企业管理软件,功能模块包括:财务管理、采购管理、库存管理等。主要针对中小型工贸和商贸企业的财务业务一体化应用,融入了社交化、移动化、物联网、电子商务、互联网信息订阅等元素。 0x02 漏…

STM32速成笔记—GPIO

文章目录 一、什么是GPIO二、GPIO的输入/输出模式三、GPIO初始化配置四、Boot引脚五、一些特殊的GPIO六、点亮LED1. 硬件电路2. 拉高/拉低GPIO3. 程序设计 七、GPIO的位带操作 一、什么是GPIO GPIO(英语:General-purpose input/output),通用型之输入输出的简称&…

【算法与数据结构】142、LeetCode环形链表 II

文章目录 一、题目二、哈希法三、完整代码 所有的LeetCode题解索引,可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。 一、题目 二、哈希法 思路分析:这道题也可以用双指针法去解,这里我介绍一种哈希法。利用set集合的值不可重复的特性。…

什么触控笔好用又便宜?性价比高的苹果笔推荐

而对于一些将IPAD作为学习工具的人来说,这款苹果Pencil无疑是必不可少的。不过,苹果版Pencil的价格实在是太高了,很多人都买不起。所以,最好的办法就是使用平替的电容笔。我是在前几年就开始使用ipad了,同时也是一位数…

快速入门教程:神经常微分方程 (Neural ODE)

神经常微分方程(Neural Ordinary Differential Equations,简称 Neural ODE)是一种基于常微分方程(Ordinary Differential Equations,ODEs)的深度学习方法,它结合了传统的ODE数值求解技术和神经网络模型。通过使用ODE来建模数据的演化过程,Neural ODE可以自动地学习数据…

项目管理专业人员能力评价(CSPM)对比PMP哪个好考?

2021年10月,中共中央、国务院发布的《国家标准化发展纲要》明确提出构建多层次从业人员培养培训体系,开展专业人才培养培训和国家质量基础设施综合教育。建立健全人才的职业能力评价和激励机制。由中国标准化协会(CAS)组织开展的项…

编译opencv环境搭建:vs2019 + cmake-3.25 + opencv-4.5.5

一 下载vs2019 链接:Downloads - Visual Studio Subscriptions Portal 下载社区版本,因为是免费的,大家随便用 下载成功后直接安装就可以了。 有的环境安装好后在属性管理器中可能没有 Microsoft.Cpp.x64 文件 从如下链接下载 Microsoft.C…

三、OkHttp_缓存

一、OKHttp的缓存逻辑 OKHttp 把重复请求的数据缓存在本地,并设置超时时间,在规定时间内,客户端不再向远程请求数据,而是直接从本地缓存中取数据。 一来提高了响应速度,二来节省了网络带宽(也就是节省了钱…

如何使用uni-app开发微信小程序

web前端-基于uniapp的微信小程序项目 起步uni-app简介开发工具下载 HBuilderX安装 HBuilderX安装 scss/sass 编译快捷键方案切换修改编辑器的基本设置新建uni-app项目把项目运行到微信开发者工具 scss语法学习安装相关插件和配置基础格式选择器的嵌套父选择器后面添加内容 &…

麒麟系统在线安装docker(x86/arm)

文章目录 一、查看系统版本,确认版本二、查看系统架构三、下载安装docker-ceX86架构安装aarch64架构 一、查看系统版本,确认版本 [rootlocalhost ~]# cat /etc/kylin-release Kylin Linux Advanced Server release V10 (Sword)二、查看系统架构 [root…

Windows内存诊断工具卡住无响应怎么办?

Windows内存诊断工具是一个有用的程序,用于检查您的RAM是否存在潜在问题。当系统性能降低、频繁冻结或者蓝屏时,用户可以通过内存诊断工具检查和修复内存方面的问题。该工具具有三种测试模式,基本、标准和扩展模式,其中扩展模式下…

在UOS上安装及更新恒辉桌面软件

UOS作为一颗冉冉升起的新星,吸引了众多国内用户及厂商的目光。 而新的系统势必面临着一个问题——软件及应用的适配性。各个软件厂商需要单独为此适配产品。 2022年2月,支持全四路国产CPU(x86架构、arm架构、龙芯、申威)的数据库…

chatgpt赋能python:Python如何打印结果

Python如何打印结果 Python是一种高级编程语言, 它也是一种解释型语言,也就是说,程序员不必把Python代码编译成机器码或者字节码。它利用缩进来表示块结构,同时使用一些特殊的关键字来定义变量和类等。 在Python中,有多种方式来…

算法课设 戳气球问题实验报告 动态规划

戳气球实验报告 目录 一、题目 二、分析原问题并做调整 三、分析子问题及其递推关系 四、确定dp数组的计算顺序 五、复杂度分析 六、具体实现代码 七、填表示例寻找最优解和最优方案 八、总结 九、致谢 一、题目 有n个气球,编号为0到n-1,每个…

管理类联考——逻辑——知识篇——第三章 三段论(考2题)(以性质命题为基础,最常用推理)

第三章 三段论(考2题)(以性质命题为基础,最常用推理) 一、三段论的基本结构 基本结构1(最简单,不考): 所有A是B 所有B是C 得:所有A是C 基本结构2&#xff…

网络安全系统教程+学习路线(自学笔记)

一、什么是网络安全 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域,都有攻与防两面…

MySQL查询优化大揭秘!看这些关键数据,让你的数据库速度飞起来!

大家好,我是小米,今天给大家分享一些关于MySQL查询优化的干货。在数据库开发和维护中,优化查询是至关重要的一环。通过合理的优化,我们可以让数据库的查询速度事半功倍。那么,在MySQL的查询计划中,有哪些关…

Spring五大类注解和方法注解

1.配置(重要)2.添加五大类注解2.1 Controller(控制器存储)2.2 Service(服务存储)2.3 repository(仓库存储)2.4 Component(组件存储)2.5 Configuration(配置存储&#xff…